人工智能学习与实训笔记（二）：神经网络之图像分类问题

四、图像分类问题

4.1 尝试使用全连接神经网络

4.2 引入卷积神经网络

4.3 分类函数Softmax

4.4 交叉熵损失函数

4.5 学习率优化算法

4.6 图像预处理算法

4.6.1 随机改变亮暗、对比度和颜色等

4.6.2 随机填充

4.6.3 随机裁剪

4.6.4 随机缩放

4.6.5 随机翻转

4.6.6 随机打乱真实框排列顺序

四、图像分类问题

图像分类问题是神经网络经常遇到的处理任务，需要将图像按给定的类别进行分类。

本篇通过手写数字识别这个典型的图像分类任务（0~9个数字一共是10个类别），来了解图像分类问题的特点，原理和方法。

我们首先尝试使用典型的全连接神经网络，再引入适合图像处理任务的卷积神经网络。

4.1 尝试使用全连接神经网络

经典的全连接神经网络来包含四层网络：输入层、两个隐含层和输出层，将手写数字识别任务通过全连接神经网络表示：

输入层：将数据输入给神经网络。在该任务中，输入层的尺度为28×28的像素值。
隐含层：增加网络深度和复杂度，隐含层的节点数是可以调整的，节点数越多，神经网络表示能力越强，参数量也会增加。在该任务中，中间的两个隐含层为10×10的结构，通常隐含层会比输入层的尺寸小，以便对关键信息做抽象，激活函数使用常见的Sigmoid函数。
输出层：输出网络计算结果，输出层的节点数是固定的。如果是回归问题，节点数量为需要回归的数字数量。如果是分类问题，则是分类标签的数量。在该任务中，模型的输出是回归一个数字，输出层的尺寸为1。

Python源码 - 激活函数为sigmoid的多层网络参考代码：

import paddle.nn.functional as F
from paddle.nn import Linear

# 定义多层全连接神经网络
class MNIST(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MNIST, self).__init__()
        # 定义两层全连接隐含层，输出维度是10，当前设定隐含节点数为10，可根据任务调整
        self.fc1 = Linear(in_features=784, out_features=10)
        self.fc2 = Linear(in_features=10, out_features=10)
        # 定义一层全连接输出层，输出维度是1
        self.fc3 = Linear(in_features=10, out_features=1)
    
    # 定义网络的前向计算，隐含层激活函数为sigmoid，输出层不使用激活函数
    def forward(self, inputs):
        # inputs = paddle.reshape(inputs, [inputs.shape[0], 784])
        outputs1 = self.fc1(inputs)
        outputs1 = F.sigmoid(outputs1)
        outputs2 = self.fc2(outputs1)
        outputs2 = F.sigmoid(outputs2)
        outputs_final = self.fc3(outputs2)
        return outputs_final

然而，全连接神经网络模型并不适合图像分类模型，图像分类任务需要考虑图像数据的空间性，以及如何分类（波士顿房价预测是回归任务，是回归到一个具体数字，手写数字识别实际上是进行分类判断），对于图像识别和分类任务，我们需要引入卷积神经网络，Softmax激活函数以及交叉熵损失函数，整个流程如下图：

4.2 引入卷积神经网络

图像识别需要考虑数据的空间分布，更适合使用卷积神经网络模型，模型中包含卷积层（convolution）和池化层（subsampling），以及最后一个全连接层（fully connected）

关于卷积神经网络，可以参考这一篇：

PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】 - 知乎

关于卷积核和输入，输出通道，可以参考这一篇：

如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_卷积通道数_叹久01的博客-CSDN博客

Python源码 - 卷积神经网络参考代码：

# 定义 SimpleNet 网络结构
import paddle
from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear
import paddle.nn.functional as F
# 多层卷积神经网络实现
class MNIST(paddle.nn.Layer):
     def __init__(self):
         super(MNIST, self).__init__()
         
         # 定义卷积层，输出特征通道out_channels设置为20，卷积核的大小kernel_size为5，卷积步长stride=1，padding=2
         self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=20, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
         # 定义池化层，池化核的大小kernel_size为2，池化步长为2
         self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
         # 定义卷积层，输出特征通道out_channels设置为20，卷积核的大小kernel_size为5，卷积步长stride=1，padding=2
         self.conv2 = Conv2D(in_channels=20, out_channels=20, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
         # 定义池化层，池化核的大小kernel_size为2，池化步长为2
         self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
         # 定义一层全连接层，输出维度是1
         self.fc = Linear(in_features=980, out_features=1)
         
    # 定义网络前向计算过程，卷积后紧接着使用池化层，最后使用全连接层计算最终输出
    # 卷积层激活函数使用Relu，全连接层不使用激活函数
     def forward(self, inputs):
         x = self.conv1(inputs)
         x = F.relu(x)
         x = self.max_pool1(x)
         x = self.conv2(x)
         x = F.relu(x)
         x = self.max_pool2(x)
         x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
         x = self.fc(x)
         return x

4.3 分类函数Softmax

为了进行分类判别，要通过引入Softmax函数到输出层，使得输出层的输出为不同类别概率的集合，并且所有概率之和为1，比如[0.1, 0.2, 0.7]

比如，一个三个标签的分类模型（三分类）使用的Softmax输出层，从中可见原始输出的三个数字3、1、-3，经过Softmax层后转变成加和为1的三个概率值0.88、0.12、0。

4.4 交叉熵损失函数

分类网络模型需要使用交叉熵损失函数不断训练更新模型参数，最终使得交叉熵趋于收敛，从而完成模型训练。

正确解标签对应的输出越大，交叉熵的值越接近0；当输出为1时，交叉熵误差为0。反之，如果正确解标签对应的输出越小，则交叉熵的值越大。

要想搞清楚交叉熵，推荐大家读一下这篇文章：损失函数：交叉熵详解 - 知乎

里面又牵涉到极大似然估计理论，推荐阅读这篇文章：极大似然估计思想的最简单解释_class_brick的博客-CSDN博客

4.5 学习率优化算法

学习率是优化器的一个参数，调整学习率看似是一件非常麻烦的事情，需要不断的调整步长，观察训练时间和Loss的变化。经过研究员的不断的实验，当前已经形成了四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和Adam，效果如图所示。

图3: 不同学习率算法效果示意图

SGD： 随机梯度下降算法，每次训练少量数据，抽样偏差导致的参数收敛过程中震荡。
Momentum： 引入物理“动量”的概念，累积速度，减少震荡，使参数更新的方向更稳定。
AdaGrad： 根据不同参数距离最优解的远近，动态调整学习率。学习率逐渐下降，依据各参数变化大小调整学习率。
Adam： 由于动量和自适应学习率两个优化思路是正交的，因此可以将两个思路结合起来，这就是当前广泛应用的算法。